Kalte vs. heiße Datenspeicherung: Was ist der Unterschied?

Die Verwendung von Temperaturbegriffen heiß und kalt zur Unterscheidung zwischen Speicheroptionen stammt von den physikalischen Methoden, auf denen wir seit Jahrzehnten Daten speichern. Objekte näher am Rechenzentrum wurden häufiger abgerufen und befanden sich buchstäblich in Lagerstätten, die heiß waren.

Objekte, die weiter vom Rechenzentrum entfernt waren, hatten langsamere Ladezeiten, sodass es zum Ort wurde, an dem Daten gespeichert wurden, auf die man viel seltener zugriff. Diese Art der Speicherung wurde anders gestaltet als Hot Storage – typischerweise entweder mit alten Laufwerken oder mit ganz deaktivierten Laufwerken. Diese Speichertypen erzeugten nicht die Art von Wärme, die andere Speicheranlagen erzeugten.

Schauen wir uns die Datenspeicherung an, einschließlich der Frage, wie die Cloud die Art und Weise beeinflusst, wie wir Daten speichern und berechnen.

Cloud vs. On-Prem-Speicher: heiß, warm, kalt

Welcher Speicher heiß und welcher kalt ist, kann je nach verwendeter Speicherarchitektur variieren:

• In einem verteilten System, das Edge-Geräte verwendet, kann heißer Speicher sowohl als Rechenspeicher als auch als Speicher für jedes einzelne Edge-Gerät dienen.
• Reine Cloud-Dienste können sowohl heißen als auch kalten Rechenspeicher und -speicher anbieten, wobei jedes Off-Cloud-Gerät kalten Speicher nutzt.

Hier ist eine Aufschlüsselung der traditionellen heißen vs. kalten Kategorien, wobei warme Datenspeicherung als dritte Art hervorgeht:

Wann heiße Speicherung verwendet werden sollte

Alle Daten, auf die Sie sofort zugreifen müssen, müssen in Hot Storage gelegt werden. Dies kann Daten wie folgt umfassen:

• Bekannt für Veränderungen
• Verwendung für Kundenanfragen
• Verwendet in aktuellen Projekten

Hot-Storage erfordert sofortigen und zuverlässigen Zugriff. Zum Beispiel haben Amazons und Googles Dienste eine Verfügbarkeit von 99,95 %, während Azure bis zu 99,99 % bietet. Daten, die von einem Hot-Storage-System eingehen, können als "Datenströme" bezeichnet werden. Viele ausgefeilte Systeme verarbeiten den Datenfluss , der aus Ihrem Speicher einfließt.

Die Datenübertragungsgeschwindigkeiten hängen von einer Hauptfrage ab: Wie viele Routen werden die Daten von ihrem Host bis zum Ziel durchquert? Daten, die ihrer Quelle am nächsten verarbeitet werden, sind am schnellsten. Daten, die über mehrere Netzwerke übertragen werden müssen und auf dem Laptop eines Entwicklers ankommen, können länger zum Zugriff benötigen.

Wenn beispielsweise Daten in Google Storage gehostet werden und der Nutzer diese Speicher über einen anderen Google-Server oder in einem Google Colab-Notizbuch abrufen und verarbeiten möchte, sollte die Prozessgeschwindigkeit relativ schnell sein. Wenn die Daten von Google Storage abgerufen und auf eine lokale externe Festplatte übertragen werden, müssen sie viele weitere Routen durchlaufen. Diese Daten hängen auch von Netzwerkgeschwindigkeiten und Lese-/Schreibgeschwindigkeiten ab, um die Daten auf eine neue Festplatte zu schreiben.

In Machine-Learning-Projekten werden Daten mehrfach ausgelesen und müssen schnell dem ML-Modell zur Verfügung gestellt werden, daher sollten sie im Hot-Storage liegen. Diese Daten können auf einem Laufwerk auf dem Laptop des Modellierers oder auf einem externen Laufwerk liegen. Große Unternehmen mit berüchtigt großen Datensätzen benötigen sofortigen Zugriff auf viele Terabytes oder Petabytes, und ein Cloud-Service-Anbieter kann bei der Verwaltung ihrer Hot-Storage-Optionen helfen. Sobald die Daten verwendet oder ersetzt und bereit zur Pensionierung sind, können sie für die Datenversionierung eines Teams im Cold Storage gespeichert werden.

Wann man Kaltspeicher verwenden sollte

Cold Storage ist für Daten gedacht, die selten verwendet werden. Das sind Daten, die aus irgendeinem Grund erhalten bleiben müssen, etwa aus rechtlichen Gründen, der Einhaltung oder einfacher Buchhaltung. Datenversionierung wird immer häufiger, daher sind alte Versionen von Datensätzen ein gutes Element für die Lagerung im Cold Storage. Es könnten sich um Daten handeln, die nicht mehr aktualisiert, aber dennoch abgefragt werden. Diese Daten werden auch als "ruhende Daten" bezeichnet.

Kaltspeicher-Datenabruf kann viel länger dauern als Kaltspeicher. Es kann Minuten bis Stunden dauern, um auf Kaltspeicherdaten zuzugreifen, daher sind diese Daten gut für Projekte geeignet, die Geduld und Planung ermöglichen – nicht für enge Fristen. Kaltspeicher erfordert sogar, dass eine Person physisch durch einen physischen Satz von Festplatten sichtet, wie eine Bibliothek von Speichergeräten, diese dann mit einem Computer verbindet und die Daten abruft. Wenn er vollständig von einem solchen Computer getrennt ist, ist der physische Speicher buchstäblich kalt.

In diesem letzteren Szenario kann Cold Storage verwendet werden, um alle Daten zu bezeichnen, die nicht in der Cloud gespeichert sind.

Speicher in der Cloud: Preisoptionen

Viele Dienste bewegen sich in Richtung Cloud, ebenso wie warme und kalte Speicheroptionen. Ihre Begriffe heiß und kalt sind gleichbedeutend mit dem, was sie vor der Cloud waren. Jeder große Anbieter hat seine eigenen heißen und kalten Stufen.

Die Preisgestaltung kann kompliziert sein, da sie von mehreren Faktoren abhängt, zum Beispiel ob der Speicher in einer Zeitzone oder über mehrere Zeitzonen verteilt ist. Eine gute Faustregel ist, dass Kaltlagerung nur halb so viel kostet wie Warmlagerungen.

Die allgemeinen Lagerpreise sind:

• Hot Storage kann zwischen ~,10 $/GB und $17/GB reichen
• Cold Storage reicht von 0,045 $/GB bis 0,08 $/GB

Cloud-Optionen verändern unsere Sicht auf Datenberechnung und Datenspeicherung. Aber die Begriffe heiß und kalt beziehen sich weiterhin hauptsächlich darauf, wie zugänglich Ihr Speicher ist. Schnelle und einfache Zugänglichkeit ist heiß. Langsame und schwierige Zugänglichkeit ist kalt.

Zusätzliche Ressourcen

Wenn es um Datenspeicherung und Cloud Computing geht, hat BMC genau das Richtige für Sie. Schauen Sie sich diese zusätzlichen BMC-Blogs an:

• Was ist "Data Center Colocation"? Rechenzentrum-Colocation erklärt
• Rechenzentrum-Management-Werkzeuge: Funktionen, Funktionen und die Auswahl
• Rechenzentrumsstufen: Was sind sie und warum sind sie wichtig?
• Was ist ein Software Defined Data Center?
• Wie Google KI für die Rechenzentrumskühlung nutzt
• Was ist ein Hyperscale Data Center?

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.